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表 14: 決策森林模型預測結果

樣本日期 房價指數下跌 房價指數持平 房價指數上漲 預測結果 預測日期 實際結果
2020/4/30 0.05767 0.04333 0.89900 1 2021/1/31 1
2020/5/31 0.03167 0.09000 0.87833 1 2021/2/28 1
2020/6/30 0.03000 0.02500 0.94500 1 2021/3/31 0

2020/7/31 0.00933 0.04133 0.94933 1 2021/4/30 1
2020/8/31 0.03433 0.10733 0.85833 1 2021/5/31 1
2020/9/30 0.03100 0.05167 0.91733 1 2021/6/30 1

2020/10/31 0.04800 0.05700 0.89500 1 2021/7/31 1
2020/11/30 0.00967 0.06233 0.92800 1 2021/8/31 1
2020/12/31 0.26900 0.17667 0.55433 1 2021/9/30 1

5.結論

本研究主要係探討依據網路輿論資料所建構之情緒指標，與經濟

變數及房地產相關變數間是否具關聯性。由於房地產市場在經濟活動

中扮演重要的角色，且其具有容易受政府政策及市場情緒影響的特

性，因此在過去的文獻中，對於房地產市場多從此兩面向探討，並且

著重探討房價、報酬率、交易量或貸款違約率等議題。為了能夠同時

考 量 政 府 政策面及市 場 情緒面之影響，因此本文參考 Baker et

al. (2016) 編制 EPU 指標作法選取及整理房地產政策關鍵字，把政

府政策的文字資訊納入考量，以反應群眾對於政府房地產政策的想

法，並且從 Mobil01 房地產討論版中擷取文字資料以捕捉大眾對於

房地產市場的情緒。接著參考黃裕烈與管中閔 (2019) 情緒指標計算

方法，將整理出的文字轉為數字後加以分析，最後使用單變數的預測

模型探討該情緒指標與經濟變數及房地產變數間之關聯性。

從迴歸分析結果中得以看出，該情緒指標與台灣加權股價報酬率

及貨幣總計數 M1B 等經濟變數間均有正顯著關係，顯示當台灣加權

股價報酬率提高及市場上貨幣供給增加時，群眾對於房市討論度有明

顯提高。並且，我們發現，該情緒指標與房價指數呈現正顯著關係，代

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